A revisão de conteúdo MLR surgirá como uma das primeiras vencedoras em IA
Os crescentes casos de uso de IA para criação de conteúdo! higiene e verificações de qualidade impulsionarão um volume recorde de conteúdo ! tornando mais difícil levar mensagens relevantes ao mercado. Como resultado! equipes de conteúdo e parceiros de agência que concentram investimentos em IA na melhoria da revisão de MLR serão os primeiros a ver o ROI.
Ao diminuir os ciclos de revisão e reduzir
Os tempos de ciclo! as equipes de MLR habilitadas por IA acelerarão o conteúdo comercial compatível e preciso! apesar do volume crescente. Essas eficiências ajudarão a mover a revisão de MLR da última parada no ciclo de conteúdo para uma função proativa com maior visibilidade e contribuição para o mecanismo de criação de conteúdo! reduzindo ainda mais o retrabalho.
Organizações que eliminam a complexidade em sua cadeia de fornecimento de conteúdo classificando o conteúdo usando taxonomia padrão! removendo soluções personalizadas e aproveitando modelos de linguagem grandes Conjunto de dados hospedados se moverão mais rápido e com mais eficiência. As equipes de conteúdo e MLR que priorizam a qualidade do conteúdo em vez da quantidade de conteúdo serão os primeiros líderes comerciais na entrega de valor da IA.
Brian Mahoney
— Brian Mahoney! vice-presidente de análise! consultoria empresarial
as pessoas em primeiro lugar
À medida que as organizações comerciais
Consideram casos de uso de IA para análises avançadas! elas também serão forçadas a confrontar os limites da IA. Uma “próxima melhor ação” gerada por IA! por exemplo! precisaria Abandonando o pensamento legado considerar uma ampla gama de variáveis que não são facilmente contabilizadas! desde o plano de chamadas de Lista de e-mail da escola As vitórias da IA em um representante até o acesso desafiador do HCP a planos de compensação de incentivo. Se a próxima melhor ação recomendada for uma que um representante não pode — ou não quer — agir! a IA está apenas adicionando mais ruído ao sistema.
